PyTorch のパウ

コーヒー買ってきて☕

*メモ:

• 私の投稿では square() について説明しています。
• 私の投稿では float_power() について説明しています。
• 私の投稿では、abs() と sqrt() について説明しています。
• 私の投稿では gcd() と lcm() について説明しています。
• 私の投稿では、trace()、reciprocal()、rsqrt() について説明しています。

pow() は、次に示すように、ゼロ以上の要素の 0D 以上の D テンソルのうちの 2 つ、またはゼロ以上の要素の 0D 以上の D テンソルとスカラーから、ゼロ以上のべき乗の 0D 以上の D テンソルを取得できます。以下:

*メモ:

• pow() は torch または tensor とともに使用できます。
• 第 1 引数 (入力) は torch (必須タイプ: int、float、または complex のテンソルまたはスカラー)、または tensor (Required-Type: int、float または complex のテンソル) を使用します。 *torch は、input= なしのスカラーを使用する必要があります。
• torch の 2 番目の引数、または tensor の 1 番目の引数は、exponent(Required-Type: tensor または int、float、または complex のスカラー) です。 *負のスカラーは使用できません。
• torch(Optional-Default:None-Type:tensor) には out 引数があります: *メモ:
  • out= を使用する必要があります。
  • 私の投稿では議論を説明しています。
• スカラー(入力またはテンソル)とスカラー(指数)の組み合わせは使用できません。
• テンソル(input(bool) または tensor(bool)) とスカラー(exponent(bool)) の組み合わせは機能します。

import torch

tensor1 = torch.tensor(-3)
tensor2 = torch.tensor([-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3])

torch.pow(input=tensor1, exponent=tensor2)
tensor1.pow(exponent=tensor2)
# tensor([0, 0, 0, 0, 1, -3, 9, -27])

torch.pow(-3, exponent=tensor2)
# tensor([0, 0, 0, 0, 1, -3, 9, -27])

torch.pow(input=tensor1, exponent=3)
# tensor(-27)

tensor1 = torch.tensor([-3, 1, -2, 3, 5, -5, 0, -4])
tensor2 = torch.tensor([-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3])

torch.pow(input=tensor1, exponent=tensor2)
# tensor([0, 1, 0, 0, 1, -5, 0, -64])

torch.pow(-3, exponent=tensor2)
# tensor([0, 0, 0, 0, 1, -3, 9, -27])

torch.pow(input=tensor1, exponent=3)
# tensor([-27, 1, -8, 27, 125, -125, 0, -64])

tensor1 = torch.tensor([[-3, 1, -2, 3], [5, -5, 0, -4]])
tensor2 = torch.tensor([0, 1, 2, 3])

torch.pow(input=tensor1, exponent=tensor2)
# tensor([[1, 1, 4, 27], [1, -5, 0, -64]])

torch.pow(-3, exponent=tensor2)
# tensor([1, -3, 9, -27])

torch.pow(input=tensor1, exponent=3)
# tensor([[-27, 1, -8, 27], [125, -125, 0, -64]])

tensor1 = torch.tensor([[[-3, 1], [-2, 3]],
                        [[5, -5], [0, -4]]])
tensor2 = torch.tensor([2, 3])

torch.pow(input=tensor1, exponent=tensor2)
# tensor([[[9, 1], [4, 27]],
#         [[25, -125], [0, -64]]])

torch.pow(-3, exponent=tensor2)
# tensor([9, -27])

torch.pow(input=tensor1, exponent=3)
# tensor([[[-27, 1], [-8, 27]],
#         [[125, -125], [0, -64]]])

tensor1 = torch.tensor([[[-3., 1.], [-2., 3.]],
                        [[5., -5.], [0., -4.]]])
tensor2 = torch.tensor([2., 3.])

torch.pow(input=tensor1, exponent=tensor2)
# tensor([[[9., 1.], [4., 27.]],
#         [[25., -125.], [0., -64.]]])

torch.pow(-3., exponent=tensor2)
# tensor([9., -27.])

torch.pow(input=tensor1, exponent=3.)
# tensor([[[-27., 1.], [-8., 27.]],
#         [[125., -125.], [0., -64.]]])

tensor1 = torch.tensor([[[-3.+0.j, 1.+0.j], [-2.+0.j, 3.+0.j]],
                        [[5.+0.j, -5.+0.j], [0.+0.j, -4.+0.j]]])
tensor2 = torch.tensor([2.+0.j, 3.+0.j])

torch.pow(input=tensor1, exponent=tensor2)
# tensor([[[9.0000+1.5736e-06j, 1.0000+0.0000e+00j],
#          [4.0000+6.9938e-07j, 27.0000+0.0000e+00j]],
#         [[25.0000+0.0000e+00j, -125.0000-2.9812e-06j],
#          [0.0000-0.0000e+00j, -64.0000-1.5264e-06j]]])

torch.pow(-3.+0.j, exponent=tensor2)
# tensor([9.0000+1.5736e-06j, -27.0000-6.4394e-07j])

torch.pow(input=tensor1, exponent=3.+0.j)
# tensor([[[-27.+0.j, 1.+0.j],
#          [-8.+0.j, 27.+0.j]],
#         [[125.+0.j, -125.+0.j],
#          [0.+0.j, -64.+0.j]]])

my_tensor = torch.tensor([[[True, False], [True, False]],
                          [[False, True], [False, True]]])
torch.pow(input=my_tensor, exponent=True)
# tensor([[[True, False], [True, False]],
#         [[False, True], [False, True]]])

以上がPyTorch のパウの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。